Statistica 2: Inferenza statistica: pacchetto last-minute

Formulari, i passaggi chiave del metodo per ogni argomento e 10 esercizi, con le soluzioni complete in fondo.

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1Formule e metodi

Distribuzione normale

Punteggio z
z = (x − μ)/σ
Sotto x
P(X < x) = Φ(z)
Sopra x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Tra due valori
Φ(z2) − Φ(z1)
Percentile
x = μ + z·σ

Metodo

  1. Converti il valore in un punteggio z: z = (x − μ)/σ.
  2. Cerca Φ(z), l’area a sinistra di z.
  3. Per l’area a destra usa 1 − Φ(z); per un intervallo sottrai le due aree a sinistra.
  4. Per un percentile procedi a ritroso: trova z per l’area, poi x = μ + z·σ.

Intervalli di confidenza

σ nota
x̄ ± z·σ/√n
σ incognita
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z critico
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Numerosità campionaria
n = (z·σ/E)², rounded up

Metodo

  1. Scegli tra z (σ della popolazione nota) e t (solo la s del campione, con n − 1 gradi di libertà).
  2. Trova il valore critico per il livello di confidenza.
  3. Margine di errore: E = valore critico × deviazione standard/√n.
  4. Intervallo: x̄ ± E.

Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Test z per una media
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Test t per una media
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Bilaterale al 5%
rifiuta H0 se |z| > 1,96
Intervallo di confidenza
x̄ ± z·σ/√n

Metodo

  1. Formula H₀ e H₁ e stabilisci se il test è unilaterale o bilaterale.
  2. Calcola la statistica test: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), oppure con s e t.
  3. Confrontala con il valore critico, oppure trova il p-value.
  4. Rifiuta H₀ se la statistica supera il valore critico (p inferiore ad α) ed esprimi la conclusione a parole.

Regressione lineare e correlazione

Somme dei quadrati
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Pendenza
b = Sxy/Sxx
Intercetta
a = ȳ − b·x̄
Correlazione
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residuo
e = y − ŷ

Test chi quadrato

Statistica test
χ² = Σ(O − E)²/E
Bontà dell’adattamento
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Indipendenza
E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Valori critici (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decisione
rifiuta H0 se χ² > χ²crit

2Esercizi

1.Distribuzione normaleMedia
−3−2−10123zarea ombreggiata a destra di z = 0,0618

Trascina z in modo che l’area ombreggiata sotto la curva normale standard, a destra di z, sia 0,0618. Trova z con due decimali.

A = 0,0618
z =
2.Distribuzione normaleDifficile
μ = 250x = ?5%

Supponi che i pesi dei sacchetti abbiano una distribuzione normale con media 250 g e deviazione standard 5 g. Trova il valore x sotto il quale si trova il 5 % dei dati (il 5° percentile).

μ = 250σ = 5P = 5%
x = g
3.Intervalli di confidenzaMedia
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Si confronta la durata della batteria di due modelli di telefono. Modello 1: 60 telefoni, media 131,5 h, deviazione standard nota 6 h. Modello 2: 50 telefoni, media 134 h, deviazione standard nota 15 h. Trova il margine di errore E dell’intervallo di confidenza al 90% per μ₁ − μ₂.

n₁ = 60x̄₁ = 131,5 hσ₁ = 6 hn₂ = 50x̄₂ = 134 hσ₂ = 15 h90%
E = h
4.Intervalli di confidenzaDifficile
n = 21Lσ = ?s = 1,495%

I diametri di 21 alberi lavorati alla macchina hanno una deviazione standard campionaria di 1,4 µm. Supponendo che i diametri siano distribuiti normalmente, trova il limite superiore σ dell’intervallo di confidenza al 95% per la deviazione standard della popolazione. Con df = 20, il 2,5% della distribuzione χ² si trova sotto 9,591 e il 2,5% sopra 34,17.

n = 21s = 1,4 µmχ² = 9,591, 34,17
σ = µm
5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaMedia
t −2,06402,064

Un campione di 25 studenti ha un punteggio medio di 77,1 e una deviazione standard campionaria di 5. Trova la statistica test t per H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 77,1s = 5n = 25
t =
6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenzaDifficile
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 27, potenza 80%, n = ?

Un test z unilaterale con α = 0,05 deve rilevare uno spostamento della media di 4 unità con una potenza del 80%. La deviazione standard è 27. Trova la dimensione minima del campione n.

α = 0,05potenza = 80%δ = 4σ = 27zα = 1,645zβ = 0,842
n =
7.Regressione lineare e correlazioneMedia
xy230337442543647752xy246304050

La tabella riporta 6 osservazioni appaiate di x = spesa pubblicitaria in k€ e y = vendite in k€. Trova il coefficiente di determinazione r² della retta dei minimi quadrati.

n = 6
r² =
8.Regressione lineare e correlazioneDifficile
xy245354447554656xy246455055x = 5,5

La tabella riporta 5 osservazioni appaiate di x = ore di studio e y = voto all’esame. Usa la retta dei minimi quadrati ŷ = a + b·x. Si effettua una nuova osservazione (5,5, 58). Trova il suo residuo e = y − ŷ.

n = 5(5,5, 58)
e =
9.Test chi quadratoMedia
nessun difettolievegraveTotaleturno di giorno33352694turno di notte16213471Totale495660165

La tabella di contingenza riporta le frequenze osservate. Per un test chi quadrato di indipendenza, trova la frequenza attesa E per la cella “turno di giorno, nessun difetto”.

totale di riga = 94totale di colonna = 49N = 165
E =
10.Test chi quadratoDifficile
promossobocciatoTotalelinea 1225880linea 2314980linea 3352560Totale88132220dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

La tabella riporta le frequenze osservate. Verifica con α = 0,05 se le due variabili sono indipendenti (senza correzione di continuità). Calcola la statistica test χ², poi confrontala con il valore critico della tabella.

N = 2203 × 2α = 0,05
χ² =

3Soluzioni

1.Distribuzione normale

Risposta: z = 1,54

Da un’area a z: Φ(z) è l’area a sinistra di z. Per un’area di coda sinistra A, trova z con Φ(z) = A nella tabella. Un’area di coda destra A significa Φ(z) = 1 − A. Un’area centrale A tra −z e z lascia (1 − A)/2 in ciascuna coda, quindi Φ(z) = (1 + A)/2. Per un valore x, usa x = μ + zσ.

Area a sinistra di z

Φ(z) = 1 − 0,0618 = 0,9382

Leggi la tabella z al contrario

Trova 0,9382 dentro la tabella e leggi z.

z = 1,54

Risposta

z = 1,54
2.Distribuzione normale

Risposta: x = 241,8 g

Distribuzione normale: trasforma un valore x in un punteggio z, z = (x − μ)/σ, che indica a quante deviazioni standard dalla media si trova. Una tavola z (o Φ(z)) dà l’area a sinistra di z, cioè P(X < x). L’area a destra è 1 − Φ(z), e l’area tra due valori è la differenza delle loro due aree.

z del percentile

Φ(z) = 0,05 → z = −1,645

Ritorno a x

x = 250 + −1,645·5 = 241,78 g

Risposta

x = 241,78 g
3.Intervalli di confidenza

Risposta: E = 3,715 h

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Stima puntuale

x̄₁ − x̄₂ = 131,5 − 134 = −2,5

Errore standard

SE = √(6²/60 + 15²/50) = 2,258

Margine di errore

E = 1,645·2,258 = 3,715

Risposta

E = 3,715 h

L’intervallo contiene 0, quindi i dati non mostrano una differenza significativa.

4.Intervalli di confidenza

Risposta: σ = 2,022 µm

Intervallo per una varianza: (n − 1)s²/σ² ha una distribuzione χ² con n − 1 gradi di libertà. L’intervallo al 95% per σ² va da (n − 1)s² diviso il valore χ² superiore (2,5% al di sopra) a (n − 1)s² diviso il valore χ² inferiore (2,5% al di sotto); l’intervallo per σ è la radice quadrata di entrambi i limiti. Non è simmetrico rispetto a s.

Somma dei quadrati

(n − 1)s² = 20·1,4² = 39,2

Limiti per σ²

39,2/34,17 = 1,147
39,2/9,591 = 4,087

Limite per σ

σ = √4,087 = 2,022 µm

Risposta

σ = 2,022 µm

Intervallo al 95% per σ: [1,071, 2,022] µm.

5.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: t = 2,1

Test su una media: la statistica test misura a quanti errori standard la media campionaria si trova dal valore dichiarato in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) se σ è nota, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) se viene stimata dal campione. Un intervallo di confidenza è x̄ ± (valore critico)·(errore standard).

Errore standard

SE = 5/√25 = 5/5 = 1

Statistica test

t = (77,1 − 75)/1 = 2,1

Risposta

t = 2,1
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| > 2,064, quindi H₀ viene rifiutata al livello del 5% (bilaterale).

6.Test d'ipotesi e intervalli di confidenza

Risposta: n = 282

Dimensione del campione per un test: per rilevare uno spostamento reale δ con potenza 1 − β in un test z unilaterale al livello α, l’errore standard deve soddisfare δ = (z_α + z_β)·σ/√n, quindi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², arrotondato per eccesso.

Ricava n

n = ((1,645 + 0,842)·27/4)² = 281,8

Arrotonda per eccesso

n = 282

Risposta

n = 282
7.Regressione lineare e correlazione

Risposta: r² = 0,9633

Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.

Medie

x̄ = 27/6 = 4,5
ȳ = 251/6 = 41,83

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 70,5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 294,8

Coefficiente di determinazione

r² = 70,5²/(17,5·294,8) = 0,9633

Risposta

r² = 0,9633

Circa il 96,33% della variabilità di y è spiegato dalla retta.

8.Regressione lineare e correlazione

Risposta: e = 3,5

Regressione ai minimi quadrati: con x̄ e ȳ le medie, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² e Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), la retta ŷ = a + b·x ha pendenza b = Sxy/Sxx e intercetta a = ȳ − b·x̄, quindi passa sempre per (x̄, ȳ). Il coefficiente di correlazione di Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) è compreso tra −1 e 1; r² è la frazione della variabilità di y spiegata dalla retta.

Medie

x̄ = 20/5 = 4
ȳ = 256/5 = 51,2

Somme dei quadrati e dei prodotti

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 22

Retta di regressione

b = 22/10 = 2,2
a = 51,2 − 2,2·4 = 42,4
ŷ = 42,4 + 2,2·x

Valore previsto

ŷ = 42,4 + 2,2·5,5 = 54,5

Residuo

e = 58 − 54,5 = 3,5

Risposta

e = 3,5

Il punto si trova sopra la retta.

9.Test chi quadrato

Risposta: E = 27,92

Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.

Frequenza attesa

E = 94·49/165 = 27,92

Risposta

E = 27,92
10.Test chi quadrato

Risposta: χ² = 13,66

Test chi quadrato: confronta le frequenze osservate O con le frequenze E attese sotto H₀ usando χ² = Σ(O − E)²/E. Bontà dell’adattamento: E = n·p per ogni categoria, gl = k − 1 (meno uno in più per ogni parametro stimato dai dati). Indipendenza in una tabella r × c: E = totale di riga × totale di colonna / totale generale, gl = (r − 1)(c − 1). Rifiuta H₀ quando χ² supera il valore critico per l’α scelto.

Frequenze attese

linea 1: 32, 48
linea 2: 32, 48
linea 3: 24, 36

Statistica chi quadrato

χ² = (22 − 32)²/32 + (58 − 48)²/48 + (31 − 32)²/32 + (49 − 48)²/48 + (35 − 24)²/24 + (25 − 36)²/36
χ² = 13,66

Decisione

df = 2, χ²crit = 5,991
13,66 > 5,991

Risposta

χ² = 13,66

χ² è sopra il valore critico, quindi H₀ viene rifiutata: le variabili sembrano associate.

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